BACKGROUND: Currently, there is a paucity of literature addressing personalized risk stratification using multimodal data in patients with symptomatic aortic stenosis and heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) following transcatheter aortic valve replacement (TAVR).
OBJECTIVE: This study aimed to enhance the performance of risk assessment models in this patient population by developing a predictive model for adverse outcomes using various machine learning (ML) techniques.
METHODS: This multicenter cohort study included 326 patients diagnosed with severe AS and HFpEF who under
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Uveal melanoma (UVM) is a rare yet aggressive form of ocular cancer with a poor prognosis. This study aims to investigate the role of oxidative stress-related genes (OSGs) in UVM, focusing on their involvement in key signaling pathways and immune infiltration and their potential as prognostic biomarkers and therapeutic targets.
METHOD: Differential gene expression analysis was conducted using 175 samples of normal retinal pigmented epithelium-choroid complex samples and 63 samples from UVM. Protein-protein interaction (PPI) networks were constructed to identify hub genes, and mach
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: It is arguable whether individuals with T1-T2 papillary thyroid cancer (PTC) who have a clinically negative (cN0) diagnosis should undergo prophylactic central lymph node dissection (pCLND) on a routine basis. Many inflammatory indices, including the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR), and systemic immune-inflammatory index (SII), have been reported in PTC. However, the associations between the systemic inflammation response index (SIRI) and the risk of central lymph node metastasis (CLNM) remain unclear.
ME
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: The goal of this study was to investigate whether the combined PET/CT radiomic features of the primary tumor and lymph node could predict lymph node metastasis (LNM) of resectable non-small cell lung cancer (NSCLC) in stage T2-4.
METHODS: This retrospective study included 192 NSCLC patients who underwent tumor and node dissection between August 2016 and December 2017 and underwent 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) PET/CT scanning 1-3 weeks before surgery. In total, 192 primary tumors (> 3 cm) and 462 lymph nodes (LN > 0.5 cm) were analyzed. The pretreatment clinical features of these
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Up to 79% of runners get injured every year, with higher rates of injuries occurring in females than males. A self-organizing map (SOM) is a type of artificial neural network that can be used to inspect large datasets and study coordination patterns. The purpose of this study was to use an SOM to study the effects of sex and speed on biomechanical coordination patterns.
METHOD: Thirty-two healthy runners ran on an instrumented treadmill at their long slow distance speed (LSD) and at speed 30% faster (LSD + 30%). Vertical ground reaction force (vGRF), vertical tibial acceleration,
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Lymphovascular invasion (LVI) is an adverse prognostic factor; preoperative prediction by imaging is difficult, but radiomics extracts quantitative tumor biology features. Investigating the value of combining magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics features with multiple machine learning (ML) models in predicting LVI status in invasive ductal carcinoma (IDC) of the breast.
METHODS: A retrospective cohort of 678 female patients with pathologically confirmed IDC of the breast was collected from June 2021 to June 2025. All patients underwent preoperative MRI. Based on postop
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Quadriceps dysfunction is ubiquitous after anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction (ACLR). Addressing quadriceps dysfunction is crucial to improve function, reduce the reinjury risk, and maintain long-term knee health. While deficits specific to the quadriceps are well documented, less is known about the effect of an ACL injury on other lower extremity muscle groups.
PURPOSE/HYPOTHESIS: The purpose of this exploratory analysis was to quantify and rank lower extremity muscle volume deficits using magnetic resonance imaging in collegiate football athletes after ACLR. It was
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for prostate cancer (PCa) risk stratification and outcome prediction. However, current studies often lack multicenter external validation, have limited sample sizes, present significant intermodel variability, and face overfitting concerns.
OBJECTIVE: This study aimed to comprehensively evaluate the diagnostic performance of magnetic resonance imaging (MRI)-based AI models in predicting biochemical recurrence (BCR) of PCa.
METHODS: Systematic searches were conducted in the PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Li
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The preoperative differentiation of lung adenocarcinoma subtypes is critical for implementing personalized treatment but is difficult to accomplish with conventional imaging. This study aimed to develop an interpretable multimodal model integrating clinical, peritumoral, radiomic, and deep learning features to improve diagnostic accuracy.
METHODS: A total of 3,038 patients from four hospitals were divided into training (n=1,822), test (n=608), and validation (n=608) sets. Two radiologists manually segmented two-dimensional tumor regions on computed tomography using ITK-SNAP softwa
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is the third most commonly diagnosed malignancy worldwide and remains a leading cause of cancer-related mortality. Surgical resection remains the cornerstone of curative treatment for CRC; however, postoperative complications, including anastomotic leakage, infections, and thromboembolic events, continue to substantially affect patient prognosis. These complications are associated with prolonged hospitalization, increased healthcare expenditures, delayed postoperative recovery, and elevated mortality risk. Therefore, the accurate identification of patients a
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: High-risk emergency department (ED) revisit is considered an important quality indicator that may reflect an increase in complications and medical burden. However, because of its multidimensional and highly complex nature, this factor has not been comprehensively investigated. This study aimed to predict high-risk ED revisit with a machine-learning (ML) approach.
METHODS: This 3-year retrospective cohort study assessed adult patients between January 2019 and December 2021 from National Taiwan University Hospital Hsin-Chu Branch with high-risk ED revisit, defined as hospital or int
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Rapid and accurate monitoring of nitrogen concentration in farmland drainage ditch water can help to analyze the migration pattern of agricultural surface source pollution and enhance watershed water quality management and pollution prevention and control. In order to solve the problems of large nitrogen migration flux and difficult spatio-temporal dynamic monitoring of farmland drainage ditches in Ningxia Yellow River Irrigation District， taking the fourth drainage ditch of farmland in Ningxia Yellow River Irrigation District as the research object， and based on the dynamic water quality moni
Аннотация на английскомСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: To explore the value of constructing a radiomics combined model based on preoperative dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) for predicting lymphovascular invasion (LVI) in breast cancer.
MATERIALS AND METHODS: Retrospective data collection was performed from December 2022 to November 2025, involving 912 patients with pathologically confirmed breast cancer who underwent DCE-MRI examinations at two medical centers. Data from 757 patients at Center 1 (Guangdong Provincial Maternal and Child Health Hospital) were used as the model development set. Through stratif
СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Distinguishing glioblastoma recurrence from posttreatment effects on magnetic resonance imaging (MRI) remains a major diagnostic challenge. While recent models consider O6-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) status, most machine learning models addressing this problem assume uniform chemotherapy and radiotherapy exposure, overlooking real-world treatment variability. This study aimed to determine whether integrating chemotherapy, radiotherapy, and MGMT status together with automated cellular tumor volume (VolCT) improves predictive accuracy in posttreatment glioblastoma asse
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Accurately predicting effluent water quality indicators in wastewater treatment plants (WWTPs) is critical for mitigating environmental impacts and preventing sudden pollution incidents. However, strong short-term autocorrelation in hourly effluent data can inflate machine learning (ML) performance metrics, and its quantitative impact relative to feature engineering remains poorly understood. This study systematically analyzes the relative contributions of autocorrelation, feature engineering, and feature selection in predicting chemical oxygen demand (COD), ammonium (NH4+-N), total nitrogen (
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Серьезной проблемой остается обнаружение эффективных методов лечения от болезни Альцгеймера (АБ) и других неврологических расстройств. Инструменты искусственного интеллекта (АИ) представляют значительный интерес для современных процессов обнаружения наркотиков, и, используя алгоритмы машинного обучения (ML) и средства глубокого обучения (DL), а также анализ данных, могут ускорить выявление новых целей в области наркотиков и потенциальных ведущих молекул. Нынешнее исследование направлено на оценку роли средств, основанных на АИ, в выявлении новых целей в области лекарственных средств против АД
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Cardiac dysrhythmia is currently an extremely common disease. Severe arrhythmias often cause a series of complications, including congestive heart failure, fainting or syncope, stroke, and sudden death.
OBJECTIVE: The aim of this study was to predict incident arrhythmia prospectively within a 1-year period to provide early warning of impending arrhythmia.
METHODS: Retrospective (1,033,856 individuals enrolled between October 1, 2016, and October 1, 2017) and prospective (1,040,767 individuals enrolled between October 1, 2017, and October 1, 2018) cohorts were constructed from int
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Mobile devices for remote monitoring are inevitable tools to support treatment and patient care, especially in recurrent diseases such as major depressive disorder. The aim of this study was to learn if machine learning (ML) models based on longitudinal speech data are helpful in predicting momentary depression severity. Data analyses were based on a dataset including 30 inpatients during an acute depressive episode receiving sleep deprivation therapy in stationary care, an intervention inducing a rapid change in depressive symptoms in a relatively short period of time. Using an am
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Abnormal uterine bleeding (AUB) is a primary symptom indicative of endometrial cancer (EC), yet its diagnosis still primarily relies on invasive biopsy. This study aimed to develop and validate a non-invasive, interpretable machine learning (ML) model integrating local epigenetic (exfoliated cell CDO1 methylation) and systemic metabolic indicators for EC triage.
METHODS: CDO1 was identified as a potential biomarker via bioinformatics. Its diagnostic performance was assessed using quantitative methylation-specific PCR (qMSP) in a clinical cohort of 267 women with AUB. Subsequently,
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Female Genital mutilation (FGM) has been associated with numerous negative health effects like sexual dysfunction, chronic pain, infections, infertility, and an increased risk of maternal mortality. To date, no recognized studies in sub-Saharan Africa (SSA) have combined machine learning (ML) models with nationally representative Demographic and Health Survey (DHS) data to classify FGM. Therefore, this study aims to identify the most effective ML model for classifying FGM in SSA. ML offers the significant advantage of handling extremely large and complex datasets with numerous variables and in
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования